基于CGAPIO的航天器编队重构路径规划方法

针对航天器编队重构的路径规划问题，考虑燃料消耗和碰撞概率等约束条件，以及基本鸽群算法存在的问题，提出一种基于混沌初始化和高斯扰动的自适应鸽群(CGAPIO)算法。为了得到多样性和覆盖性更好的鸽群初始值，采用Tent Map混沌模型进行鸽群初始化操作；在地图和指南针算子阶段，为提高全局搜索能力，引入了自适应的权重因子和学习因子更新个体的位置和速度；在地标算子阶段，为避免算法陷入局部最优，将高斯扰动加入到鸽群中心位置。仿真实验结果表明:CGAPIO算法与基本鸽群算法和粒子群算法相比，提高了全局搜索能力，避免了局部最优，规划得到的路径更加平滑，各航天器碰撞概率较低，编队重构消耗的总燃料至少减少了12%。      

国际动态

<正>太空安全联盟发布《太空运营可持续性最佳实践》指南4月4日消息，太空安全联盟（SSC）发布了新版《太空运营可持续性最佳实践》指南文件，该文件为最大限度降低在轨碰撞风险，对旧版文件进行了重大修订。新版文件增加了用于协调太空物体机动的太空交通规则，把太空物体按操纵困难程度从高到低分为不可操纵、最低限度可操纵、可操纵、自动避碰和载人航天器五类，并规定除特殊情况外应由更易操控的太空物体进行机动避碰操作，     

一种基于时延约束的最优路径求解算法

作为QoS路由和流量工程的关键技术之一,基于时延约束的最优路径问题一直没有得到有效的解决.针对现有的算法很难得到最优解和计算复杂度过大等问题,提出了一种基于时延约束的最优路径求解(DCOP)算法,该算法通过减少算法的搜索空间来有效地降低算法的计算复杂度,可得到最优的无环解.算法采用自适应参数设计,提高了对网络规模和复杂业务变化的适应性.仿真表明该算法比同类算法计算复杂性降低了近一个数量级,且算法具有自适应能力,设计简单,易于工程实现.      

基于聚类PSO算法的舰载机舰面多路径动态规划

对舰载机舰面多路径动态规划问题,提出了基于聚类粒子群(PSO,Particle Swarm Optimization)算法进行解决的方法.首先建立了舰载机舰面多路径动态规划问题数学模型;其次,在建立航母舰面环境模型、舰载机“凸壳”模型、碰撞检测模型的基础上,利用聚类PSO算法进行问题求解;最后,通过编制程序对该解决方法予以实现.仿真结果表明利用聚类PSO算法所求解的结果比较精确,且计算效率也符合实际要求.因此基于聚类PSO算法对舰载机舰面多路径动态规划问题进行求解是可行的.     

基于聚类PSO算法的舰载机舰面多路径动态规划

对舰载机舰面多路径动态规划问题,提出了基于聚类粒子群(PSO,Particle Swarm Optimization)算法进行解决的方法.首先建立了舰载机舰面多路径动态规划问题数学模型;其次,在建立航母舰面环境模型、舰载机"凸壳"模型、碰撞检测模型的基础上,利用聚类PSO算法进行问题求解;最后,通过编制程序对该解决方法予以实现.仿真结果表明利用聚类PSO算法所求解的结果比较精确,且计算效率也符合实际要求.因此基于聚类PSO算法对舰载机舰面多路径动态规划问题进行求解是可行的.     

基于自适应伪谱法的升力式飞行器火星进入段快速轨迹优化

针对升力式火星飞行器定点着陆任务的轨迹优化问题，给出了基于自适应伪谱法的快速优化算法.综合考虑探测器火星大气进入过程中的动力学约束、边界约束、路径约束以及控制约束条件，利用自适应伪谱法将轨迹优化问题转换为离散的非线性规划问题，采用序列二次规划算法进行求解，得到性能指标最优的进入轨迹.通过仿真验证，给出了实现火星进入过程燃料消耗最优的状态量和控制量轨迹.仿真结果表明，在Matlab中采用自适应伪谱法，能够在800s内采用267个配点，给出近似精度为10-6的火星进入过程中消耗能量最优的参考轨迹.      

一种基于关键特征的搜索引擎结果聚类算法

为了解决用户在搜索引擎结果列表中寻找所需信息困难的问题,帮助用户快速有效地定位有价值的Web文档,与向量空间模型方法不同,采用基于关键特征的聚类算法(KFC).首先从搜索引擎返回结果的关键词里选择重要的词作为关键特征,然后通过分析特征间的关系对特征聚类,最后基于特征聚类结果实现文档的聚类.通过对实验结果的测试表明了算法的有效性.      

基于代理模型的卫星编队重构最短距离建模

针对编队卫星成员数量较多时,编队重构规划考虑碰撞规避会带来的巨大的计算开销。为降低计算开销和提升优化效率,基于CW方程和双脉冲轨道机动策略,建立了能够快速预测编队卫星重构过程最短距离的多种代理模型,并基于三种大小不同的训练集,从模型精度和效率两方面进行了对比。结果表明,克里金（KRG）模型在各种代理模型中精度最高,而且随着训练量的增加,克里金和人工神经网络（ANN）模型的性能得到了明显改善,模型精度有一定的保证。研究还发现,尽管KRG模型预测时间高于其他代理模型,但和真实模型相比,其耗时仍然很短,因此可用于提高考虑避碰约束时卫星编队重构轨迹优化的效率。     

基于快速模拟退火的组合聚类算法

应用模拟退火算法解决组合聚类问题有两方面,一是有效利用基础聚类作为先验信息,以获得尽可能好的组合聚类结果;二是降低模拟退火过程的随机性,提高算法收敛速度。针对这2个问题,提出了基于投票的快速模拟退火（BV-RSA）模型。该模型利用基础聚类对样本划分的完全或部分一致性作为启发信息,构建超点集合和超点投票箱,由超点取代其代表的样本子集参与退火过程,超点运动方向在投票箱范围内随机选择,降低了超点运动随机性,加速了组合聚类过程。数据集实验表明,BV-RSA模型在聚类精度和鲁棒性方面表现良好。      

R*-树结点自适应聚类分簇算法

为提高逆向工程中点云、三角网格等数据的索引效率,提出一种R^*-树结点自适应聚类分簇算法,采用均匀分布数据作为参考点集,基于间隙统计法及k-均值算法获得使结点相似度之和开始收敛的自然簇数,进而实现R^*-树的结点自适应聚类分簇.实验证明,该算法可实现各类复杂几何对象的R^*-树结点分簇问题,并能降低R^*-树结点分簇的参数依赖性,减少结点重合度,提高R^*-树空间数据查询效率.     

扁平体空间非合作目标多指外包络抓捕构型设计

针对空间非合作目标抓捕问题,提出了一种扁平体空间非合作目标多指外包络抓捕最优构型设计方法。该方法的核心在于：选择抓捕机构的主手指并控制它跟踪包络点;根据抓捕机构的多指几何关系计算从手指可行抓捕构型;利用外包络抓捕约束条件,以及碰撞检测约束条件,筛选出有效包络构型。与已有方法相比,该方法采用主 从抓捕的简洁模式,可以大大降低抓捕构型优化的计算量,适用于空间非合作目标实时在轨抓捕。进一步,引入了抓捕安全裕度的概念,用于量化抓捕机构多指形成的抓捕包络空间和空间非合作目标运动包络之间的安全裕度。考虑到形成抓捕构型之前尽量避免空间非合作目标与抓捕机构发生碰撞,避免产生二次碎片,在设计抓捕外包络构型时选择最大抓捕安全裕度构型作为最优构型。将该算法分别应用到四边形和正五边形运动目标包络问题中,仿真结果表明了其有效性。     

能量有效的无线传感器网络分簇路由协议

无线传感器网络（WSNs）的应用前景非常广阔,得到了越来越广泛的关注,其中网络节能、降低功耗、延长寿命是WSNs必须解决的问题。对WSNs中典型的分簇路由协议进行了详细分析,通过对比研究,提出了一种基于节点间相关性的能量有效分簇路由协议——BCCP协议。在BCCP协议中,能耗均衡分簇算法利用节点间位置相关性与节点剩余能量,降低分簇迭代次数,得到分布均匀的簇首节点,降低簇内成员节点与簇首节点的通信能耗,以此降低网络能耗;降低能耗分簇算法利用节点间数据相似性与节点间协同性,降低簇内通信、簇间通信的数据量,以此降低网络能耗。实验结果表明,BCCP协议在能耗均衡、网络存活节点数、降低能耗方面与其他方法相比均有明显的优势。      

倾转旋翼无人机最优过渡倾转角曲线

建立了典型三点式倾转旋翼无人机动力学模型,针对过渡过程,开展最优倾转角曲线研究以减小横侧控制耦合对纵向运动影响和过渡过程能耗。基于倾转角曲线对过渡过程的影响分析,提出了改进运动剖面算法对倾转角曲线进行参数化设计;并提出两阶段优化方案来对参数进行优化。第1阶段,综合考虑横侧控制耦合度最低和过渡过程能耗最小目标,以曲线参数为优化变量,构建了最优倾转角问题模型,采用遗传算法进行优化求解。第2阶段,引入舵机动力学模型,考虑过渡时间和系统超调进一步优化以减小结束阶段的超调。与2种现有典型倾转角曲线对比结果表明:给定过渡时间,设计的最优倾转角曲线有效地降低横向控制耦合程度和过渡过程的能耗,且减小结束时超调。      

面向空中威胁的无人机动态碰撞区建模与分析

针对现有方法一般是基于时间或距离的定值来确定碰撞区域的问题,提出了一种基于入侵机和无人机(UAV)运动信息的无人机动态碰撞区建模方法.首先,根据无人机与入侵机的运动状态、两机之间的最小安全距离等信息,通过几何方法得出无人机不采取任何规避机动时两机将发生碰撞区域的解析表达式,即无机动碰撞区数学模型;其次,考虑无人机的机动能力约束,计算了无人机采取最大过载转弯机动(左转或右转)时两机恰好避免碰撞发生的边界,即最大机动碰撞区数学模型;在此基础上,提出了不可规避区的概念;进而定义了安全飞行包络,它是无人机能够规避入侵机威胁的分界线;最后通过理论和仿真结合分析了影响各区域的主要因素.仿真与分析结果表明所建碰撞区不仅可以帮助无人机选择规避机动方式,而且能够帮助无人机判定常规避撞机动是否失败,并使无人机及时采取最大过载转弯机动,对无人机安全避撞决策具有实际参考价值.      

Earth–Moon low energy trajectory optimization in the real system

The problem of the Earth–Moon low energy trajectory optimization in the real system (the model defined by the JPL ephemeris DE405) is considered in this paper. First, this problem is investigated in the model of circular restricted three-body problem, since the fuel consumption is closely related to the Jacobi integral of the transfer trajectory, a method based on Jacobi integral is proposed and eight optimal trajectories are obtained. These optimal trajectories provide initial information (the flight time and the braking velocity impulse) to search the optimal low energy trajectories in the real system through optimization techniques. Considering the merit and drawback of particle swarm optimization and differential evolution algorithm in solving the space trajectory problem, an improved cooperative evolutionary algorithm is put forward. Result shows that the low energy trajectories in the real system are more fuel-efficient than the corresponding ones under the circular restricted three-body problem.     

基于能耗最优的多足机器人综合步态优化方法

为综合研究步态参数、摆动腿足端轨迹和机身运动轨迹对多足机器人步态稳定性和能耗的影响,文章提出一种基于能耗最优的多足机器人综合步态优化方法,将步态优化过程转换为两个嵌套的子优化问题。首先,采用一种基于零力矩点稳定性理论的机身运动轨迹规划方法,针对给定的下一步落足点和支撑多边形,规划机身运动轨迹,在保证机身轨迹连续平滑的同时,确保机器人在迈步过程中的稳定性。其次,提出一种基于能耗指标的周期性步态优化方法,建立足式机器人虚拟样机模型作为步态优化模型,对步态参数、摆动腿足端轨迹和机身运动轨迹同时进行优化,保证机器人的步态稳定性,得到使机器人前进单位距离能耗最小的步态。最后,搭建足式机器人虚拟样机仿真平台,仿真结果表明,采用本文的步态优化方法,在保证机器人平稳前进的同时,机器人前进单位距离能耗与优化前相比降低了约14%。     

资源受限嵌入式机电控制系统功耗感知调度

针对嵌入式机电控制系统的能耗受限问题,提出了一种基于功耗感知和反馈调度的能耗管理方法.研究了嵌入式机电控制系统的静态功耗调度模型,提出了一种基于控制代价和系统能耗的联合优化指标,并给出了其优化解.针对在动态调度模型下运算开销大,难以在线实现的问题,采用智能计算方法逼近优化结果.对比了4种智能计算方法的逼近精度和调度开销,采用小波神经网络逼近优化结果.仿真的结果表明:该方法在保证了控制性能的同时,降低了调度开销和系统能耗.      

基于CE-PF算法的舰载机离场调度优化问题

甲板作业调度研究是提升航母战斗力的关键技术,而其具有时间、空间与资源受限的复杂约束调度问题已被证实为NP-hard。根据舰载机出动离场调度优化问题的特点,将其抽象为零缓存区混合流水车间调度模型,建立包含飞机避碰等约束的混合整数规划模型。提出一种交叉熵与作业剖面匹配(CE-PF)算法用于问题求解,并给出了算法流程架构。交叉熵算法通过高斯采样完成启发式规则下的工件分组,作业剖面匹配算法完成分组工件的任务排序、作业编排及约束检查等调度设计,Gap逼近算法进行目标值评估、精英种群选择、抽样参数更新及收敛判定。通过算例仿真,验证了CE-PF算法求解离场调度优化问题的有效性;灵敏度分析表明起飞模式和空间约束对出动效能影响较大。      

故障模式下的空间交会防撞设计

  针对轨道平面内某一方向发动机失效的情况,利用控制力的耦合效应,设计了航天器轨道转移的控制律。利用碰撞概率分析航天器发生碰撞的可能性,并结合燃料消耗选择一条碰撞概率小于给定的警戒值且燃料最优的转移轨道。最后通过仿真验证了发动机失效情况下的主动防撞机动控制律的有效性。     

无人机自主引导跟踪与避障的近端策略优化

针对无人机地面动态目标跟踪问题，建立了远距离自主引导与近距离伴飞避障2个阶段的马尔可夫决策过程模型。在此基础上，提出了一种改进的近端策略优化（PPO）算法。考虑到无人机接收到的数据具有时序性且环境状态存在上下文关联，所提算法采用长短期记忆（LSTM）网络，通过无人机与目标的实时位置关系等状态信息来计算奖励值，更新网络参数，并进行自适应优化迭代。通过基于ROS系统的仿真测试平台进行试验，结果表明：所提算法安全有效地实现了侦察任务全过程的自主机动，与传统的PPO算法相比，LSTM的引入缩短了模型训练时间，跟踪与避障的效率明显提高，进一步加强了算法的鲁棒性、准确性和实时性。